小编Joh*_* M.的帖子

我pip install在 OSX 10.13 上的 virtualenv 中运行时遇到问题。我已经运行brew install openssl并且路径/usr/local/include/openssl指向../opt/openssl/include/openssl. 有谁知道如何解决这一问题？在我python使用brew install.

pip 配置了需要 TLS/SSL 的位置，但是 Python 中的 ssl 模块不可用。收集枕头无法获取 URL https://pypi.python.org/simple/pillow/：确认 ssl 证书时出现问题：无法连接到 HTTPS URL，因为 SSL 模块不可用。- 跳过 找不到满足枕头要求的版本（来自版本：）找不到枕头的匹配发行版

更新：这里有更多信息：

? which python
/usr/local/opt/python/libexec/bin/python

? which pip
/usr/local/opt/python/libexec/bin/pip

? python --version
Python 3.7.4

? pip --version
pip 19.1.1 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)

? brew info python
python: stable 3.7.4 (bottled), HEAD
Interpreted, interactive, object-oriented programming language
https://www.python.org/ …

android:如何从Android Support Lib版本4向PagerTabStrip添加图标/ drawable？

对于知道PagerTabStrip的人来说,这是一个非常具体的问题,我在任何地方都找不到足够的例子,它是新的(The PagerTabStrip)所以我找不到足够的信息.

我正在尝试使用一些简单的代码运行blob检测:

img = cv2.imread(args["image"])
height, width, channels = img.shape

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

params.filterByColor = True
params.blobColor = 0

blob_detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)
keypoints = blob_detector.detect(img)

但是我一直收到以下错误:

Traceback (most recent call last):
  File "test2.py", line 37, in <module>
    keypoints = blob_detector.detect(img)
TypeError: Incorrect type of self (must be 'Feature2D' or its derivative)

有谁知道什么可能是错的？

我希望在OSX上找到一个用于处理蓝牙LE的Python接口.我发现了bluepy,但它使用的bluez似乎是专为Linux设计的.AFAIK OSX有自己的蓝牙堆栈,所以bluez不是很好.

我也发现Adafruit的BluefruitLE似乎支持OSX.

在Python中使用OSX上的BLE设备的规范方法是什么？建议使用哪个库？

谢谢

有人知道 Tensorflow Lite 是否支持 Python 的 GPU 吗？我看过 Android 和 iOS 的指南，但我没有遇到任何关于 Python 的内容。如果tensorflow-gpu安装并tensorflow.lite.python.interpreter导入，GPU会自动使用吗？

我刚刚使用SDK管理器安装了NDK(r16b),但是~/Library/Android/sdk/ndk-bundle/platforms/android-24/arch-x86/usr/include(我在OS X上)应该存在吗？我似乎找不到它.我有~/Library/Android/sdk/ndk-bundle/platforms/android-24/arch-x86/usr/lib.以下是从运行结果tree为/arch-x86:

arch-x86 tree
.
??? usr
    ??? lib
        ??? crtbegin_dynamic.o
        ??? crtbegin_so.o
        ??? crtbegin_static.o
        ??? crtend_android.o
        ??? crtend_so.o
        ??? libEGL.so
        ??? libGLESv1_CM.so
        ??? libGLESv2.so
        ??? libGLESv3.so
        ??? libOpenMAXAL.so
        ??? libOpenSLES.so
        ??? libandroid.so
        ??? libc.a
        ??? libc.so
        ??? libcamera2ndk.so
        ??? libdl.so
        ??? libjnigraphics.so
        ??? liblog.so
        ??? libm.a
        ??? libm.so
        ??? libmediandk.so
        ??? libstdc++.a
        ??? libstdc++.so
        ??? libvulkan.so
        ??? libz.a
        ??? libz.so

2 directories, 26 files

有没有办法生成include目录？我其实是在找文件~/Library/Android/sdk/ndk-bundle/platforms/android-24/arch-x86/usr/include/android/api-level.h

我编译了一个模型，metrics=['accuracy']我得到的值总是高于验证准确度val_acc。例如：

Epoch 19/20
53/53 [==============================] - 280s - loss: 0.3931 - acc: 0.8238 - val_loss: 0.5002 - val_acc: 0.7757
Epoch 20/20
53/53 [==============================] - 278s - loss: 0.3957 - acc: 0.8255 - val_loss: 0.5009 - val_acc: 0.7754
accuracy: 0.790697674418604

有人知道这两个值的计算方式不同吗？

更新

我在 Keras 2.0.8 上。通过“准确性”，我指的是最后一行accuracy: 0.790697674418604。我没有给它提供测试集，所以我想知道它在测试什么。

按照模型中包含的说明，--training_crop_size将其设置为远小于训练图像大小的值。例如：

python deeplab/train.py \
    --logtostderr \
    --training_number_of_steps=90000 \
    --train_split="train" \
    --model_variant="xception_65" \
    --atrous_rates=6 \
    --atrous_rates=12 \
    --atrous_rates=18 \
    --output_stride=16 \
    --decoder_output_stride=4 \
    --train_crop_size="769,769" \
    --train_batch_size=1 \
    --dataset="cityscapes" \
    --tf_initial_checkpoint=${PATH_TO_INITIAL_CHECKPOINT} \
    --train_logdir=${PATH_TO_TRAIN_DIR} \
    --dataset_dir=${PATH_TO_DATASET}

但是这个选项实际上有什么作用呢？是否需要随机裁剪每个训练图像？如果是这样，输入尺寸会不会更小，例如，例如 769x769 (WxH)？根据说明，评估裁剪大小设置为 2049x1025。当没有调整图像大小的建议时，输入尺寸为 769x769 的网络如何接受 2049x1025 输入？会出现形状不匹配的问题。

说明有冲突吗？

我正在调用现有的Makefile进行构建，因此要进行重建，我需要先调用make clean。我看到那个Run | Clean电话

cmake --build <dir> --target clean -- -j 4

有没有办法让Run | Clean运行自定义目标代替？例如，定义为：

add_custom_target(make-clean ALL COMMAND make -C ${mytest_SOURCE_DIR} clean)

我的代码使用了相对广泛的扩充策略,但我注意到CPU利用率N在fit_generator(...workers=N)增加时并不成比例.我有一个4核CPU.

• 何时N=1,htop显示约105%的使用率
• 何时N=2,htop显示约202%的使用率
• 当时N=3,htop显示约287%的使用率
• 当N=4,htop显示大约342%的使用率

GPU使用率始终低于40%.

如果我减少增强策略以省略噪声添加,我可以实现大约360%和更高的GPU使用率N=4.增加噪音

x += numpy.random.normal(0, noise_sigma, x.shape) / 255.0

其中x是640x480 BGR输入图像.这是一个慢速呼叫,每次呼叫平均大约24.3ms,但CPU不应该在N=4什么时候工作？numpy如何在生成大量随机数时阻塞其他线程？